要回国了QAQ刚写的简历，好怕找不到工作

近年来，人工智能（AI）领域的大模型（Large Models）技术发展迅猛，成为推动自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、多模态学习等领域的核心技术驱动力。然而，掌握大模型相关知识并非易事，需要系统性地学习理论基础、算法设计、工程实践以及研究前沿。本文旨在为有志于深入研究大模型的读者提供一条清晰且专业的学习路径。第一阶段：数学与编程基础在进入大模型领域之前，扎实的数学和编程能力是不可或缺的基石。以下是关键知识点：1. **数学基础**     - **线性代数**：矩阵运算、特征值分解、奇异值分解（SVD），这些是理解神经网络权重更新的核心工具。   - **概率论与统计学**：贝叶斯推断、最大似然估计（MLE）、高斯分布等概念在生成式模型（如扩散模型、VAE）中至关重要。   - **优化理论**：梯度下降法（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam优化器等，是训练大模型的核心方法。   - **微分几何与信息论**：用于理解Transformer中的注意力机制（Attention Mechanism）以及KL散度等损失函数。2. **编程与工具链**     - 熟练掌握Python，尤其是NumPy、Pandas等数据处理库。   - 深入学习深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），重点掌握自动微分（Autograd）、张量操作和分布式训练接口。   - 了解高性能计算（HPC）的基本原理，熟悉GPU/CPU并行计算以及CUDA编程。第二阶段：深度学习与Transformer架构大模型的核心是深度学习，而Transformer架构则是当前主流大模型的基础。以下是具体学习内容：1. **经典深度学习模型**     - 掌握卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的基本原理及其应用，例如图像分类、序列建模等。   - 学习残差网络（ResNet）、长短时记忆网络（LSTM）等改进结构，理解其解决梯度消失问题的方法。2. **Transformer架构**     - 理解自注意力机制（Self-Attention）的工作原理，包括Q（Query）、K（Key）、V（Value）的计算方式。   - 学习位置编码（Positional Encoding）的设计思路，理解如何将序列信息引入无序的注意力机制。   - 研究BERT、GPT等经典模型的预训练任务（如Masked Language Modeling、Causal Language Modeling）及其优缺点。3. **扩展阅读**     - 阅读论文《Attention is All You Need》以深入理解Transformer的原始设计思想。   - 关注最新的变体架构，如Performer（基于核化注意力）、Linformer（低秩近似）等高效Transformer。第三阶段：大模型的训练与优化**大模型的训练是一个复杂且资源密集的过程，涉及多个关键技术点：1. **大规模数据处理**     - 学习如何清洗和标注大规模数据集，例如使用Hugging Face的Datasets库或构建自己的数据流水线。   - 理解数据增强（Data Augmentation）技术在提升模型泛化能力中的作用。2. **分布式训练**     - 掌握数据并行（Data Parallelism）、模型并行（Model Parallelism）和管道并行（Pipeline Parallelism）的区别与适用场景。   - 学习混合精度训练（Mixed Precision Training）和梯度累积（Gradient Accumulation）以提高训练效率。   - 研究DeepSpeed、FairScale等分布式训练框架，了解它们如何降低显存占用和加速收敛。3. **正则化与调参技巧**     - 学习Dropout、Layer Normalization、Weight Decay等正则化方法。   - 理解学习率调度策略（Learning Rate Scheduling），例如Warmup、Cosine Annealing等。   - 探索知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，用小模型逼近大模型的性能。第四阶段：大模型的应用与创新**大模型不仅限于学术研究，其实际应用同样重要。以下是一些热门方向：1. **自然语言处理（NLP）**     - 使用预训练语言模型（如GPT-4、T5）进行文本生成、翻译、问答等任务。   - 研究Prompt Engineering（提示工程）和In-Context Learning（上下文学习）对少样本学习的影响。2. **多模态学习**     - 学习CLIP、DALL·E等跨模态模型，理解如何通过联合嵌入空间实现图像-文本匹配。   - 研究扩散模型（Diffusion Models）在图像生成中的应用，例如Stable Diffusion。3. **强化学习与决策系统**     - 探索结合大模型的强化学习方法，例如Decision Transformer。   - 研究大模型在机器人控制、自动驾驶等领域的潜力。4. **伦理与可解释性**     - 研究大模型的偏见（Bias）问题及去偏方法。   - 学习模型解释性工具（如SHAP、LIME），分析大模型的决策过程。第五阶段：前沿探索与科研贡献**要成为一名真正的专家，必须紧跟学术前沿并尝试做出原创性贡献：1. **阅读顶级会议论文**     - 定期跟踪NeurIPS、ICLR、ACL等顶级会议的最新研究成果。   - 关注开源社区（如GitHub、Hugging Face）上的新兴项目。2. **复现与改进现有工作**     - 尝试复现经典论文，例如MoE（Mixture of Experts）或Sparse Attention。   - 在现有模型基础上提出改进方案，并撰写高质量的技术博客或论文。3. **参与竞赛与合作**     - 参加Kaggle比赛或其他AI挑战赛，积累实战经验。   - 寻找导师或加入实验室，与同行共同推进大模型的研究。总结AI大模型方向的学习路径既充满挑战也极具吸引力。从数学基础到前沿研究，每一步都需要投入大量时间和精力。但只要坚持不懈，逐步攻克各个难点，你就能站在这一领域的最前沿，为未来的技术进步贡献力量。希望本文能为你提供一份详实且专业的指南，助你在AI大模型的世界中不断前行！ #大模型#  #聊聊我眼中的AI#

看牛客没人发，我就简单分享一下，总共30min1、开头自我介绍2、问我上一段实习经历，记得不多大概就是：如何选择以及为什么选择骨干网络、调超参数优化，细节如数据量、loss如何设置，项目的目标，有没有去了解最新的cv算法研究成果。3、问我想进去干啥（给我整不会了），据说招得多，反问环节大概就问了他们无人机里的算法主要干啥，硬件配置啥的。以及问他们实习有多少轮面试：2轮面试。初步感觉要挂，总结一下：得多展示自己，自己知道的就说，不能怂。该吹牛还得吹，多准备一下反问环节。

2月13日ssob投递，上来先说170一天无其他补贴接受吗，2月17日约面，2月18面试。面试体验很差，面试官不太行，不仔细听你的回答，一个问题要说两遍，之前问过的一会再问一遍，感觉是不太懂我做的东西。首先自我介绍CNN和Transformer在图像分割或图像分类领域，各自的优缺点是什么？训练初始化的方法和目的？数据不平衡问题怎么解决？模型跟数据层面有没有针对数据不平衡做一些优化？SAM和SAM2的结构和区别是什么？记忆编码器有没有了解？SAM为什么能够呈现出零样本泛化的能力？你是怎么改进SAM在工业场景上面效果不好的办法能力？怎么提升长条形的缺陷的分割精度？然后问你你做的项目具体落地，推理速度怎么样，问你训练数据有多少。。。说我没有核心数据YOLOv10相较于前面的版本有什么改进？加了哪些模块，作用是什么？是怎么保证精度不掉的同时提升了实时性？然后问你提出的模块？涨了几个点？有没有用过两阶段的方法？有没有跟基于Transformer的方法，如segformer，segnext做对比？你的数据图片的具体场景是怎么样的？项目有没有上线？无手撕最后说回头跟HR商量一下再通知你#日常实习##YY#

求大佬指点简历🥺🥺#实习，投递多份简历没人回复怎么办# #你投了多少份简历了？# #简历中的项目经历要怎么写# #投了多少份简历才上岸# #你的简历改到第几版了# 已在ssob上沟通500+，已投30+，面1，深入了解＜10实习岗：人工智能计算机视觉算法工程师方向薪资：4-5k工作地点：广州、深圳